自适应遗传算法在PMU优化配置中的应用

作者：秦鹏; 张琴琴; 沙伟燕; 马志刚

来源：华北电力技术, 2010, (05): 17-20.

DOI：10.16308/j.cnki.issn1003-9171.2010.05.004

• 相角测量单元
• 状态估计
• 自适应
• 遗传算法 phasor measurement unit(PMU)
• state estimation
• adaptive
• genetic algorithm

基于GPS的同步相量测量单元(PMU)是一种新型的高精度测量装置,能够测量母线电压相量。由于经济和技术等方面的原因,每个节点都配置PMU还不能成为现实。为此,提出了在传统的状态估计的基础上,部分安装PMU以后的状态估计模型。基于此模型,以提高状态估计的精度为目标,引入自适应遗传算法,应用遗传算法的全局搜索特性,自动获取和积累有关搜索空间的知识,并自适应地控制搜索过程来优化PMU的配置数量和安装位置。在遗传操作过程中,引入自适应规则,在线地改变交叉率和变异率,有效地加快了收敛速度和算法跳出局部最优的能力,并用IEEE14节点网络验证了算法的可行性。

• 出版日期2010
• 单位华北电力大学